Ugrás a fő tartalmi területre
Mesterséges Intelligencia Almanach
Könyvek
Mesterséges intelligencia
Neurális hálózatok
Fogalomtár
Kutatók
Szerzők
Kapcsolat
Neurális hálózatok
Előszó
Bevezetés
1. fejezet - A neurális hálózatok felépítése, képességei
2. fejezet - Tanulás adatokból
3. fejezet - Az elemi neuron
4. fejezet - A többrétegű perceptron (MLP)
5. fejezet - Bázisfüggvényes hálózatok
6. fejezet - Kernel módszerek
7. fejezet - Ellenőrzött tanítású statikus hálók alkalmazásai
8. fejezet - Időfüggő (szekvenciális) hálók
9. fejezet - Moduláris hálók
10. fejezet - Nemellenőrzött tanulású hálózatok
11. fejezet - Analitikus tanítású hálózatok
12. fejezet - Hibrid-neurális rendszerek
13. fejezet - Gyakorlati feladatmegoldás: adatelőkészítés, lényegkiemelés
Összegzés, várható fejlődési irányok
Függelék
1. Mátrixok és vektorok [Gol96b], [Róz91]
2. Gauss elimináció [Gol96b]
3. A reduced row echelon alak
4. Feltételes szélsőérték-keresés, Lagrange multiplikátoros módszer [Fle86, Boy04]
5. Karush-Kuhn-Tucker feltételek [Cri00], [Boy04]
Jelölések
Irodalom
Címlap
→
Neurális hálózatok
Megtekintés
Hivatkozók
Függelék
1. Mátrixok és vektorok [Gol96b], [Róz91]
2. Gauss elimináció [Gol96b]
3. A reduced row echelon alak
4. Feltételes szélsőérték-keresés, Lagrange multiplikátoros módszer [Fle86, Boy04]
5. Karush-Kuhn-Tucker feltételek [Cri00], [Boy04]
‹ Összegzés, várható fejlődési irányok
fel
1. Mátrixok és vektorok [Gol96b], [Róz91] ›
Nyomtatóbarát változat
Kapcsolódó tartalmak
Karush-Kuhn-Tucker elmélet